Wykres radarowy
Pamiętasz koło emocji Plutchika? Leksykon NRC zawiera 8 emocji odpowiadających pierwszemu pierścieniu tego koła. Wcześniej tworzyłeś/tworzyłaś comparison.cloud() na podstawie tych 8 podstawowych emocji. Teraz stworzysz wykres radarowy podobny do tego koła.
radarchart to dwuwymiarowa reprezentacja danych wielowymiarowych (co najmniej 3 wymiarów). W tym przypadku zliczenia poszczególnych emocji dla danej książki są przedstawiane na wykresie. Wykres radarowy pozwala przejrzeć wszystkie 8 emocji jednocześnie.
Podobnie jak wcześniej, załadowaliśmy leksykon "nrc" jako nrc oraz moby_huck – połączoną, porządną wersję tabel dla Moby Dicka i Hucka Finna.
W tym ćwiczeniu ponownie używasz zanegowanego grepl(), aby usunąć z wykresu klasy emocjonalne "positive|negative". Dla przypomnienia – przykład:
object <- tibble %>%
filter(!grepl("positive|negative", column_name))
To ćwiczenie ponownie wprowadza pivot_wider(), który reorganizuje zliczone słowa emocjonalne. Dla przypomnienia – rozważ poniższe dane surowe o nazwie datacamp.
| people | food | like |
|---|---|---|
| Nicole | bread | 78 |
| Nicole | salad | 66 |
| Ted | bread | 99 |
| Ted | salad | 21 |
Jeśli zastosujesz pivot_wider() jak w datacamp %>% pivot_wider(names_from = people, values_from = like), dane będą wyglądać tak:
| food | Nicole | Ted |
|---|---|---|
| bread | 78 | 99 |
| salad | 66 | 21 |
To ćwiczenie jest częścią kursu
Analiza sentymentu w R
Interaktywne ćwiczenie praktyczne
Spróbuj tego ćwiczenia, uzupełniając ten przykładowy kod.
# Review tail of moby_huck
moby_huck[___:___,]
# Perform join
scores <- moby_huck %>%
# Inner join to lexicon
___(___, by = c("___" = "___"))
# Filter, count and spread the data
scores %>%
# Drop positive or negative sentiments
___(!___("___|___", ___)) %>%
# Count by book and sentiment
count(___, ___) %>%
# Pivot book, using n as values
pivot_wider(names_from = ___, values_from = ___, values_fill = ___)